Isikupärastage Amazon teatab hea meelega uut Järgmine parim tegevus (aws-next-best-action
).
Amazon Personalize on täielikult hallatav masinõppe (ML) teenus, mis muudab arendajatel lihtsaks pakkuda väga isikupärastatud kasutajakogemusi reaalajas. See võimaldab teil parandada klientide seotust, pakkudes veebisaitidel, rakendustes ja sihitud turunduskampaaniates isikupärastatud toote- ja sisusoovitusi. Saate alustada ilma eelneva ML-i kogemuseta, kasutades API-sid, et mõne klõpsuga hõlpsasti luua keerukaid isikupärastamisvõimalusi. Kõik teie andmed krüpteeritakse, et need oleksid privaatsed ja turvalised.
Selles postituses näitame teile, kuidas kasutada retsepti Next Best Action, et isikupärastada tegevussoovitusi iga kasutaja varasema suhtluse, vajaduste ja käitumise põhjal.
Lahenduse ülevaade
Digikanalite kiire kasvu ja tehnoloogiliste edusammude tõttu, mis muudavad hüperisikupärastamise kättesaadavamaks, on brändidel raske kindlaks teha, millised tegevused suurendavad iga üksiku kasutaja kaasatust. Brändid näitavad kas kõigile kasutajatele samu toiminguid või toetuvad igale kasutajarühmale tegevuste soovitamiseks traditsioonilistele kasutajate segmenteerimise lähenemisviisidele. Kuid need lähenemisviisid ei ole enam piisavad, sest iga kasutaja ootab ainulaadset kogemust ja kaldub hülgama kaubamärke, mis ei mõista nende vajadusi. Lisaks ei saa kaubamärgid protsessi käsitsi laadimise tõttu tegevussoovitusi reaalajas värskendada.
Funktsiooniga Next Best Action saate määrata toimingud, mis on kõige tõenäolisemad iga kasutaja kaasamiseks, lähtudes nende eelistustest, vajadustest ja ajaloost. Next Best Action võtab arvesse iga kasutaja seansisiseseid huve ja annab reaalajas tegevussoovitusi. Saate soovitada selliseid toiminguid nagu püsikliendiprogrammides registreerumine, uudiskirja või ajakirja registreerumine, uue kategooria uurimine, rakenduse allalaadimine ja muud konversiooni soodustavad toimingud. See võimaldab teil parandada iga kasutaja kasutuskogemust, pakkudes neile soovitusi nende tegevuste kohta, mis aitavad edendada pikaajalist brändi seotust ja tulu. Samuti aitab see parandada teie turundusinvesteeringutasuvust, soovitades meetmeid, mida igal kasutajal on suur tõenäosus teha.
AWS-i partneritele meeldib Credera on põnevil isikupärastamisvõimalustest, mida Amazon Personalize Next Best Action nende klientide jaoks avab.
„Amazon Personalize on maailmatasemel masinõppelahendus, mis võimaldab ettevõtetel luua sisukaid kliendikogemusi paljudel erinevatel kasutusjuhtudel ilma ulatusliku ümbertöötamise või esialgsete juurutuskuludeta, mida seda tüüpi lahenduste puhul tavaliselt nõutakse. Oleme väga põnevil Next Best Actioni lisamise üle, mis võimaldab klientidel pakkuda isikupärastatud tegevussoovitusi, parandades oluliselt nende digitaalset kasutuskogemust ja suurendades ärilist lisaväärtust. Eelkõige eeldame, et kõik jaemüügi- või sisuruumis töötavad inimesed näevad Amazon Personalize'i kasutamise otsese tulemusena oma klientide paremat kogemust ja suuremat konversiooni. Meil on ülimalt hea meel olla selle väljalaskega AWS-i käivitamispartner ja ootame, et saaksime ettevõtteid Next Best Actioniga juhtida ML-põhiseid isikupärastatud lahendusi.
– Jason Goth, Credera partner ja tehnoloogiajuht.
Kasutusjuhtumite näited
Selle uue funktsiooni mõju üksikasjalikumaks uurimiseks vaatame näidet kolmest kasutajast: A (User_id
11999), B (User_id
17141) ja C (User_id
8103), kes on veebisaidil oste tehes oma kasutajateekonna erinevates etappides. Seejärel näeme, kuidas Next Best Action soovitab iga kasutaja jaoks optimaalseid toiminguid nende varasemate interaktsioonide ja eelistuste põhjal.
Esiteks vaatame toimingute interaktsioonide andmestikku, et mõista, kuidas kasutajad on minevikus toimingutega suhelnud. Järgmine näide näitab kolme kasutajat ja nende erinevaid ostumustreid. Kasutaja A on sagedane ostja ja on varem ostnud peamiselt kategooriates „Ilu ja hooldus“ ning „Ehted“. Kasutaja B on juhuostja, kes on varem teinud paar ostu kategoorias “Elektroonika” ning kasutaja C on veebilehe uus kasutaja, kes on teinud oma esimese ostu kategoorias “Rõivad”.
Kasutaja tüüp | Kasutaja ID | Meetmete | Action_Event_Type | Ajatempel |
Kasutaja A | 11999 | Ostke kategoorias "Ilu ja hooldus". | võtnud | 2023-09-17 20:03:05 |
Kasutaja A | 11999 | Ostke kategoorias "Ilu ja hooldus". | võtnud | 2023-09-18 19:28:38 |
Kasutaja A | 11999 | Ostke kategoorias "Ilu ja hooldus". | võtnud | 2023-09-20 17:49:52 |
Kasutaja A | 11999 | Ostke kategoorias "Ehted". | võtnud | 2023-09-26 18:36:16 |
Kasutaja A | 11999 | Ostke kategoorias "Ilu ja hooldus". | võtnud | 2023-09-30 19:21:05 |
Kasutaja A | 11999 | Laadige alla mobiilirakendus | võtnud | 2023-09-30 19:29:35 |
Kasutaja A | 11999 | Ostke kategoorias "Ehted". | võtnud | 2023-10-01 19:35:47 |
Kasutaja A | 11999 | Ostke kategoorias "Ilu ja hooldus". | võtnud | 2023-10-04 19:19:34 |
Kasutaja A | 11999 | Ostke kategoorias "Ehted". | võtnud | 2023-10-06 20:38:55 |
Kasutaja A | 11999 | Ostke kategoorias "Ilu ja hooldus". | võtnud | 2023-10-10 20:17:07 |
Kasutaja B | 17141 | Ostke kategoorias "Elektroonika". | võtnud | 2023-09-29 20:17:49 |
Kasutaja B | 17141 | Ostke kategoorias "Elektroonika". | võtnud | 2023-10-02 00:38:08 |
Kasutaja B | 17141 | Ostke kategoorias "Elektroonika". | võtnud | 2023-10-07 11:04:56 |
Kasutaja C | 8103 | Ostke kategoorias "Rõivad". | võtnud | 2023-09-26 18:30:56 |
Traditsiooniliselt näitavad kaubamärgid kõigile kasutajatele samu toiminguid või kasutavad oma kasutajaskonnale toimingute soovitamiseks kasutajate segmenteerimisstrateegiaid. Järgmine tabel on näide brändist, mis näitab kõigile kasutajatele samu toiminguid. Need toimingud võivad, kuid ei pruugi olla kasutajate jaoks asjakohased, vähendades nende seotust brändiga.
Kasutaja tüüp | Kasutaja ID | Tegevussoovitused | Tegevuse aste |
Kasutaja A | 11999 | Liituge lojaalsusprogrammiga | 1 |
Kasutaja A | 11999 | Laadige alla mobiilirakendus | 2 |
Kasutaja A | 11999 | Ostke kategoorias "Elektroonika". | 3 |
Kasutaja B | 17141 | Liituge lojaalsusprogrammiga | 1 |
Kasutaja B | 17141 | Laadige alla mobiilirakendus | 2 |
Kasutaja B | 17141 | Ostke kategoorias "Elektroonika". | 3 |
Kasutaja C | 8103 | Liituge lojaalsusprogrammiga | 1 |
Kasutaja C | 8103 | Laadige alla mobiilirakendus | 2 |
Kasutaja C | 8103 | Ostke kategoorias "Elektroonika". | 3 |
Nüüd kasutame valikut Next Best Action, et soovitada iga kasutaja jaoks toiminguid. Pärast soovituste jaoks sobivate toimingute määratlemist aws-next-best-action
retsept tagastab järjestatud toimingute loendi, mis on iga kasutaja jaoks isikupärastatud ja mis põhineb kasutaja kalduvusel (tõenäosus, et kasutaja teeb teatud toimingu, vahemikus 0.0–1.0) ja selle toimingu väärtusel, kui see on ette nähtud. Selle postituse puhul võtame arvesse ainult kasutajate kalduvust.
Järgmises näites näeme, et kasutaja A (tavaostja) jaoks on püsikliendiprogrammi tellimine kõige soovitatavam toiming, mille kalduvusskoor on 1.00, mis tähendab, et see kasutaja registreerub kõige tõenäolisemalt püsikliendiprogrammi, kuna ta on teinud arvukalt oste. Seetõttu on lojaalsusprogrammi tellimise toimingu soovitamine kasutajale A suure tõenäosusega suurendada kasutaja A seotust.
Kasutaja tüüp | Kasutaja ID | Tegevussoovitused | Tegevuse aste | Kalduvusskoor |
Kasutaja A | 11999 | Liituge lojaalsusprogrammiga | 1 | 1.00 |
Kasutaja A | 11999 | Ostke kategoorias "Ehted". | 2 | 0.86 |
Kasutaja A | 11999 | Ostke kategoorias "Ilu ja hooldus". | 3 | 0.85 |
Kasutaja B | 17141 | Ostke kategoorias "Elektroonika". | 1 | 0.78 |
Kasutaja B | 17141 | Liituge lojaalsusprogrammiga | 2 | 0.71 |
Kasutaja B | 17141 | Ostke kategoorias "Targad kodud". | 3 | 0.66 |
Kasutaja C | 8103 | Ostke kategoorias "Käekotid ja kingad". | 1 | 0.60 |
Kasutaja C | 8103 | Laadige alla mobiilirakendus | 2 | 0.48 |
Kasutaja C | 8103 | Ostke kategoorias "Rõivad". | 3 | 0.46 |
Samamoodi on kasutajal B (juhusliku ostja isiku) suurem tõenäosus jätkata ostmist kategoorias “Elektroonika” ja ka uute toodete ostmist sarnases kategoorias “Targad kodud”. Seetõttu soovitab Next Best Action seada prioriteediks toimingud, ostmine kategoorias "Elektroonika" ja ostmine kategoorias "Targad kodud". See tähendab, et kui soovitate kasutajal B ostma nende kahe kategooria tooteid, võib see kaasa tuua suurema seotuse. Samuti märkame, et lojaalsusprogrammi tellimise toiming on soovitatav kasutajale B, kuid madalama kalduvusskooriga 0.71 võrreldes kasutajaga A, kelle kalduvusskoor on 1.0. Selle põhjuseks on asjaolu, et kasutajad, kellel on sügavam ajalugu ja kes on oma ostuteekonnal kaugemal, saavad lisahüvede tõttu lojaalsusprogrammidest rohkem kasu ja suhtlevad suure tõenäosusega rohkem.
Lõpuks näeme, et kasutaja C järgmine parim tegevus ostab kategoorias „Käekotid ja jalanõud“, mis on sarnane nende eelmise toiminguga Ostmine kategoorias „Rõivad“. Samuti näeme, et mobiilirakenduse allalaadimise kalduvuse skoor on suhteliselt madalam (0.48) kui mõnel muul toimingul Ostmine kategoorias "Käekotid ja kingad", mille kalduvusskoor on kõrgem 0.60. See tähendab, et kui soovitate kasutajal C osta mobiilirakenduse allalaadimise asemel täiendava kategooria ("Käekotid ja jalanõud") tooteid, jääb ta tõenäolisemalt teie kaubamärgi juurde ja jätkab ostlemist ka tulevikus.
Lisateavet järgmise parima tegevuse rakendamise kohta (aws-next-best-action
) retsept, vaadake dokumentatsioon.
Järeldus
Amazon Personalize'i uus Next Best Actioni retsept aitab teil soovitada õigele kasutajale reaalajas õigeid toiminguid nende individuaalse käitumise ja vajaduste põhjal. See võimaldab teil maksimeerida kasutajate seotust ja suurendada konversioonimäärasid.
Lisateavet Amazon Personalize'i kohta leiate veebisaidilt Amazoni isikupärastamise arendaja juhend.
Autoritest
Shreeya Sharma on vanem tehniline tootejuht, kes töötab Amazon Personalize'is AWS AI/ML-iga. Tal on arvutiteaduse inseneri, tehnoloogianõustamise ja andmeanalüütika taust. Vabal ajal meeldib talle reisida, teatrit teha ja uusi seiklusi proovida.
Pranesh Anubhav on Amazon Personalize'i vanemtarkvarainsener. Ta on kirglik masinõppesüsteemide kujundamise vastu, et teenindada kliente laialdaselt. Töö kõrvalt armastab ta jalgpalli mängida ja on Madridi Reali innukas järgija.
Aniket Deshmukh on rakendusteadlane AWS AI laborites, mis toetab Amazon Personalize. Aniket töötab soovitussüsteemide, kontekstuaalsete bandiitide ja multimodaalse süvaõppe üldises valdkonnas.
- SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
- PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
- PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
- PlatoESG. Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
- PlatoTervis. Biotehnoloogia ja kliiniliste uuringute luureandmed. Juurdepääs siia.
- Allikas: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-brand-loyalty-by-recommending-actions-to-your-users-with-amazon-personalize-next-best-action/
- :on
- :on
- :mitte
- $ UP
- 1
- 100
- 11
- 114
- 120
- 125
- 13
- 14
- 17
- 19
- 20
- 28
- 29
- 30
- 35%
- 36
- 49
- 60
- 7
- 72
- 8
- a
- MEIST
- juurdepääsetav
- konto
- üle
- tegevus
- meetmete
- lisatud
- lisamine
- Täiendavad lisad
- ettemaksed
- seiklused
- pärast
- AI
- AI / ML
- Materjal: BPA ja flataatide vaba plastik
- mööda
- Ka
- Amazon
- Isikupärastage Amazon
- Amazon Web Services
- an
- analytics
- ja
- Teatama
- Teine
- mistahes
- keegi
- API-liidesed
- app
- rakendused
- rakendatud
- lähenemisviisid
- OLEME
- PIIRKOND
- Array
- AS
- At
- AWS
- tagapõhi
- baas
- põhineb
- BE
- sest
- käitumine
- kasu
- Kasu
- BEST
- vahel
- bränd
- brändid
- ehitama
- äri
- ettevõtted
- kuid
- ostma
- OSTJA..
- Ostmine
- by
- Kampaaniad
- CAN
- Saab
- võimeid
- võime
- juhtudel
- juhuslik
- kategooriad
- Kategooria
- kanalid
- juht
- Chief Technology Officer
- Kohordi
- Ettevõtted
- võrreldes
- täiendavad
- arvuti
- Arvutiteadus
- Arvestama
- nõustamine
- sisu
- kontekstuaalne
- jätkama
- Konverteerimine
- konversioonid
- Maksma
- looma
- klient
- Kliendi kaasamine
- Kliendid
- andmed
- Andmete analüüs
- sügav
- sügav õpe
- sügavam
- määratlema
- tarnima
- projekteerimine
- detail
- detailid
- Määrama
- arendaja
- Arendajad
- erinev
- digitaalne
- otsene
- Ära
- lae alla
- allalaadimine
- ajam
- sõidu
- kaks
- iga
- kergesti
- vaevata
- kumbki
- abikõlblik
- volitamine
- võimaldama
- võimaldab
- julgustama
- krüpteeritud
- tegevus
- kaasamine
- insener
- Inseneriteadus
- Iga
- näide
- erutatud
- ootama
- ootab
- kogemus
- Kogemused
- uurima
- Avastades
- ulatuslik
- äärmiselt
- tunnusjoon
- vähe
- esimene
- Järel
- eest
- edasi
- sage
- Alates
- täielikult
- edasi
- Pealegi
- tulevik
- Üldine
- saama
- suurem
- Kasv
- Olema
- he
- aitama
- aitab
- siin
- Suur
- rohkem
- kõrgeim
- kõrgelt
- tema
- ajalugu
- Kuidas
- Kuidas
- aga
- HTML
- HTTPS
- if
- mõju
- rakendada
- täitmine
- parandama
- paranenud
- Paranemist
- in
- Suurendama
- kasvav
- eraldi
- info
- suhelda
- interaktsioonid
- el
- sisse
- investeering
- IT
- teekond
- jpg
- Labs
- algatama
- viima
- õppimine
- nagu
- tõenäosus
- Tõenäoliselt
- nimekiri
- pikaajaline
- enam
- Vaata
- otsin
- armastab
- vähendada
- Lojaalsus
- lojaalsusprogramm
- Lojaalsusprogrammid
- masin
- masinõpe
- tehtud
- ajakiri
- tegema
- TEEB
- Tegemine
- juhitud
- juht
- käsiraamat
- Turundus
- Maksimeerima
- mai..
- tähendusrikas
- vahendid
- ML
- mobiilne
- mobiilirakenduse
- rohkem
- kõige
- enamasti
- loodus
- vajadustele
- Uus
- uute toodete
- Uudiskiri
- järgmine
- ei
- Märka..
- arvukad
- of
- Ohvitser
- on
- ainult
- optimaalselt
- or
- Muu
- välja
- väljaspool
- üle
- eriline
- partner
- partnerid
- kirglik
- minevik
- mustrid
- esitades
- Isikupärastamine
- personaliseerida
- Isikliku
- Platon
- Platoni andmete intelligentsus
- PlatoData
- mängimine
- võimalused
- post
- Toide
- eelistusi
- eelmine
- Eelnev
- Prioriteet
- era-
- protsess
- Toode
- tootejuht
- Toodet
- Programm
- Programmid
- edendama
- anda
- tingimusel
- annab
- pakkudes
- ostma
- Ostud
- ostmine
- eesmärk
- alates
- reastatud
- kiire
- Rates
- reaalne
- Real Madrid
- reaalajas
- tõesti
- retsept
- soovitama
- Soovitus
- soovitused
- soovitatav
- soovitades
- soovitab
- vähendamine
- viitama
- suhteliselt
- vabastama
- asjakohane
- lootma
- nõutav
- kaasa
- jaemüük
- tagasipöördumine
- Tulu
- tulu
- läbi
- õige
- sama
- Skaala
- teadus
- teadlane
- skoor
- kindlustama
- vaata
- segmentatsioon
- vanem
- teenima
- teenus
- Teenused
- komplekt
- ta
- ostud
- näitama
- Näitused
- märgatavalt
- allkirjastamine
- sarnane
- jalgpall
- tarkvara
- Tarkvara insener
- lahendus
- Lahendused
- keeruline
- Ruum
- eriti
- etappidel
- alustatud
- strateegiad
- võitlus
- tellima
- selline
- piisav
- soovitama
- Soovitab
- Toetamine
- süsteemid
- tabel
- võtab
- võtmine
- suunatud
- Tehniline
- Tehnoloogia
- kipub
- kui
- et
- .
- Tulevik
- teater
- oma
- Neile
- SIIS
- seetõttu
- Need
- nad
- see
- kolm
- põnevil
- aeg
- et
- ülemine
- traditsiooniline
- Reisimine
- üritab
- kaks
- liigid
- tüüpiliselt
- ei suuda
- mõistma
- ainulaadne
- avamine
- Värskendused
- kasutama
- Kasutaja
- kasutaja teekond
- Kasutajad
- kasutamine
- väärtus
- we
- web
- veebiteenused
- veebisait
- veebilehed
- M
- mis
- kuigi
- WHO
- kelle
- lai
- will
- koos
- jooksul
- ilma
- Töö
- töö
- töötab
- maailmaklass
- sa
- Sinu
- sephyrnet